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  <title>yolo darknet训练自己的数据集教程(newest 2016.12.23) | Jin Tian</title>
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  <meta name="description" content="Yolo darknet训练自己的数据集教程(Newest 2016.12.23) 经过两天的折腾终于搞定了Yolo训练自己的数据集的过程，整个过程其实并不繁琐，只是网上一些过时的教程已经不适用了，依照那个反而让大家各种出出错，加之Yolo中文教程过少，因此本大神再次放一个，如果大家有任何问题直接在文章后面评论即可，笔者看到之后给予第一时间回复。  先插一句，Atom中文不能跟随窗口wrap文字的">
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          <section id="main" style="float:none;"><article id="post-2017-12-22-yolo教程" style="width: 75%; float:left;" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost" >
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    <h1 class="thumb" class="article-title" itemprop="name">
      Yolo darknet训练自己的数据集教程(Newest 2016.12.23)
    </h1>
  

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	  <time datetime="2017-02-02T13:31:45.000Z" itemprop="datePublished">2017-02-02</time>
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        <h2 id="Yolo-darknet训练自己的数据集教程-Newest-2016-12-23"><a href="#Yolo-darknet训练自己的数据集教程-Newest-2016-12-23" class="headerlink" title="Yolo darknet训练自己的数据集教程(Newest 2016.12.23)"></a>Yolo darknet训练自己的数据集教程(Newest 2016.12.23)</h2><blockquote>
<p>经过两天的折腾终于搞定了Yolo训练自己的数据集的过程，整个过程其实并不繁琐，只是网上一些过时的教程已经不适用了，依照那个反而让大家各种出出错，加之Yolo中文教程过少，因此本大神再次放一个，如果大家有任何问题直接在文章后面评论即可，笔者看到之后给予第一时间回复。</p>
</blockquote>
<p><strong>先插一句，Atom中文不能跟随窗口wrap文字的同学，打开settingview，设置soft wrap即可，百度上的答案真的是渣</strong></p>
<h3 id="Yolo简介"><a href="#Yolo简介" class="headerlink" title="Yolo简介"></a>Yolo简介</h3><p>在训练数据集之前，相信大家对yolo应该有一些了解，本文所采用的测试环境为：Ubuntu 16.04 + opencv2.4 + cuda8 + cudnn5.1 PLUS GTX1080，当然这个硬件不是必须，在下只是偶尔装一下逼。Yolo基于darknet编写，而编译draknet的时候最好安装一下opencv，因为没有opencv图不会自动弹出，没有那种快感，你懂得，不知道如何安装opencv的同学去我之前写的几个博客中搜寻。均能够找到最新的答案。</p>
<p>yolo之所以快，是因为它的方法和fastrcnn以及其他detect算法不同，而采用了很多ssd的思想，在最新的更新中，yolo也改进了他们的算法，在pascal voc数据集上取得了不错的结果。本文将主要利用yolo来做realtime detect，对自己的数据进行训练和预测。</p>
<h3 id="开始开车"><a href="#开始开车" class="headerlink" title="开始开车"></a>开始开车</h3><p>OK，闲话不多说，让我们直接上车，这次是无人驾驶，速度比较快，大家系好安全带。</p>
<p><strong>Step 1 编译darknet，并熟悉目录结构</strong></p>
<p>第一部分没有什么说的，很简单其实，首先clone代码到本地~目录：<br><figure class="highlight vim"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="keyword">cd</span> ~</div><div class="line">git clone http<span class="variable">s:</span>//github.<span class="keyword">com</span>/pjreddie/darknet</div><div class="line"><span class="keyword">cd</span> darknet</div><div class="line"><span class="keyword">make</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这个时候我们在home根目录就有了darknet了。直接编译，不需要修改任何参数，当然如何你是土豪，你有GTX1080,像我一样（手动装比）。可以编译一下Makefile里面的参数。为了防止大家出错我还是说一下，直接改标志为：<br><figure class="highlight ini"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="attr">GPU</span>=<span class="number">1</span></div><div class="line"><span class="attr">CUDNN</span>=<span class="number">1</span></div><div class="line"><span class="attr">OPENCV</span>=<span class="number">0</span></div><div class="line"><span class="attr">DEBUG</span>=<span class="number">0</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>如果你的cuda没有设置环境变量，nvcc的路径也设置一下：<br><figure class="highlight awk"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">NVCC=<span class="regexp">/usr/</span>local<span class="regexp">/cuda/</span>bin<span class="regexp">/nvcc</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>不要想的很复杂其实很简单。ok，现在直接make，编译就可以了。</p>
<p><strong>Step 2 准备自己的数据集 </strong></p>
<p>好了我们现在有了darktnet，但是我要那个匡出物体的掉炸天的图怎么搞？莫慌，我们先用darknet自带的测试数据来测试一下。<br>首先呢，yolo这个网络是训练VOC数据集得来的，20中物体都能识别出来，我们直接下载已经训练好的权重然后来预测一张图片看看：<br><figure class="highlight awk"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">wget http:<span class="regexp">//</span>pjreddie.com<span class="regexp">/media/</span>files<span class="regexp">/yolo.weights</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这时候我们就下载好了yolo.weights，在darknet目录下。然后我们就可以用这个权重来预测啦！<br><figure class="highlight stylus"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">./darknet detect cfg/yolo<span class="selector-class">.cfg</span> yolo<span class="selector-class">.weights</span> data/dog.jpg</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>detect命令意思是，检测，后面还有i一个命令是detector train，后者是训练的命令，预测用detect，cfg/yolo.cfg就是yolo这个网络的结构文件，后面是权重，最后后面是图片。<br>ok，enter你就可以看到狗和自行车了！～<br>这就搞定了darknet，那么问题来了。自己的数据集怎么准备呢？<br>重点来了重点来了：</p>
<ul>
<li>images 准备</li>
</ul>
<p>首先，把你的图片放到一个/images 文件夹下面，文件名的名字要有规律，比如0001.jpg,0002.jpg….0100.jpg;</p>
<ul>
<li>xml 准备</li>
</ul>
<p>我相信很多人都需要用图片标注工具来对图片生成标注信息来训练，但是图片标注工具生成的多半是xml的标签信息。darknet需要的label并不是xml格式，而是一张图片一个txt的形式，txt中是你标注的物体方框坐标。后面我会放出几个脚本来处理。</p>
<ul>
<li>xml 转 darknet label</li>
</ul>
<p>xml转为darknet需要的label形式，一张图片一个标注信息。</p>
<ul>
<li>生成图片路径<br>最后一部我们要生成两个txt文件，一个是train.txt,一个是valid.txt，train.txt包含了你训练图片需要的图片路径，没一行都是一张图片的路径，为了防止出错，后面我放出一个统一的脚本生成这个train.txt。</li>
</ul>
<p><strong>Step 3 训练之前修改darknet参数</strong></p>
<p>接下来就要修改darknet的参数了，只要修改/cfg/voc.data 文件，因为yolo是为了voc而存在的，为了不修改源代码的情况下来训练我们的数据，建议直接修改voc.data而不是修改voc.data文件名。修改内容如下：<br><figure class="highlight ini"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line"><span class="attr">classes</span>= <span class="number">20</span></div><div class="line"><span class="attr">train</span>  = /home/pjreddie/data/voc/train.txt</div><div class="line"><span class="attr">valid</span>  = /home/pjreddie/data/voc/<span class="number">2007</span>_test.txt</div><div class="line"><span class="attr">names</span> = data/voc.names</div><div class="line"><span class="attr">backup</span> = /home/pjreddie/backup/</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这里，classes就是你数据集的类别，names你的新建一个，在data下面，然后在这里指向它，仿照voc.names 新建即可。<br>修改train.txt valid.txt的路径，用绝对路径哦，防止出错，因为你darknet和数据可能不再一个目录。<br>ok，这就setup完了，接着直接训练。<br>不过训练之前获取一个预处理的权重：<br><figure class="highlight awk"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">curl -O http:<span class="regexp">//</span>pjreddie.com<span class="regexp">/media/</span>files<span class="regexp">/darknet19_448.conv.23</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>然后，train：<br><figure class="highlight stylus"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">./darknet detector train cfg/voc<span class="selector-class">.data</span> cfg/yolo-voc<span class="selector-class">.cfg</span> darknet19_448<span class="selector-class">.conv</span>.<span class="number">23</span></div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>对了，如果你上面改了voc.data的文件名，这里也要改，所以说其实改也是可以的。然后yolo-voc.cfg就可以不改了。</p>
<p><strong>Step 4 yolo训练出的模型预测</strong><br><figure class="highlight stylus"><table><tr><td class="code"><pre><div class="line">./darknet detect cfg/yolo-voc<span class="selector-class">.cfg</span> /backup/voc<span class="selector-class">.weights</span> data/sample.jpg</div></pre></td></tr></table></figure></p>
<p>这里不要和直接copy我的代码，cfg/yolo-voc.cfg就是我们训练的网络。后面是训练保存的权重，最后是你要预测的图片。<br>OK，看看结果咋么样～</p>

      
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